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161.
具时滞的细胞神经网络的全局稳定性的新定理 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了判定具有时滞的细胞神经网络渐近稳定性的一条新定理,可以证明,该定理的结论使得直到目前为止的所有全局渐近稳定性定理或推论均为其特例,并且证明简单,条件判定也较容易实现。 相似文献
162.
163.
大跨平屋盖结构风压分布特性的神经网络模型 总被引:2,自引:0,他引:2
影响大跨平屋盖结构风荷载分布特性的因素很复杂,且具有不确定性,仅靠风洞试验难以完整的描述其风荷载分布的整体特性,针对这种情况,本文中提出用改进的BP神经网络和模糊神经网络两种方法来建立反映大跨平屋盖结构风压分布特性的模型,并用试验数据进行了验证.结果表明,这两种模型都能很好的逼近和预测大跨平屋盖结构风压分布的特性,相比之下,改进的BP神经网络稳定性较好,但逼近速度慢,精度也不高;而模糊神经网络由于结合了模糊系统和神经网络的优点,其稳定性好,逼近速度快,且精度高,这表明模糊神经网络方法是预测大跨平屋盖结构风压分布特性的有效途径,在结构风工程中具有广阔的应用前景。 相似文献
164.
BP神经网络在大坝安全综合评价中的应用 总被引:10,自引:0,他引:10
提出了基于改进的BP神经网络的大坝安全综合评价方法,将改进的BP神经网络应用于大坝综合评价,意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价模型。通过对给定学习样本模式的学习,获得取学习样本中所体现的评价专家的经验、知识、主观判断及对目标重要性的倾向。当需对评价对象作出新的综合评价时,该方法便可再现评价专家的经验、知识和直觉思维,从而实现定性分析与定量分析的有效结合,较好地保证评价结果的质量,示例表明,这一评价方法是合理、可行的。 相似文献
165.
该文提出一种子集AR模型辨识算法,该方法采用模拟退火随机搜索算法,对模型的回归项子集进行优化辨识,克服“组合爆炸”问题,简化计算。文中还讨论了基于该算法的人口死亡率建模和预报问题。 相似文献
166.
人工神经网络在汽轮发电机局部放电模式识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了局部放电测量对大型汽轮发电机定子绝缘状况诊断的重要性。针对大型汽轮发电机定子绝缘中3种主要放电形式,进行了大量模拟试验,获得了3种放电的相位Φ、放电量q及放电次数n的三维特征谱图。采用多层前馈神经网络来分析局部放电三维特征谱图的统计数据,以实现电机中局部放电的模式识别,取得了很好的效果。 相似文献
167.
神经网络技术在测井相分析及水淹层判别中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
以测井相分析和常规测井资料定性识别水淹层的理论为基础,运用神经网络技术,对勘探阶段的探井进行了沉积相识别,并对油田开发阶段的水淹层进行了级别划分.对长庆、大港等油田的4口探井进行了测井相分析,并对20多口开发井的单井进行了评价.结果表明,神经网络技术可以有效地应用于油田勘探开发测井中. 相似文献
168.
论述了应用专家系统和人工神经网络自动识别试井解释模型的新方法.首先应用人工智能对试井解释模型的压力导数图进行识别,建立了用专家系统构成模块式识别系统;然后应用人工神经网络实现试井解释模型识别;该系统能根据新的试井资料识别试井解释模型;最后,神经网络和专家系统相结合用于试井解释.油田实际试井数据的识别结果说明该方法是一种非常有效的识别方法,对不完全的,有噪声的试井数据也能有效地识别,识别准确率较其它方法都有较大提高 相似文献
169.
煤与瓦斯突出是一个复杂的过程 ,做好预测预报工作显得尤为重要。本文通过建立煤与瓦斯突出的人工神经网络预测模型、原始样本的学习 ,可预测待报样本的突出情况 ,并进行了实例分析。经过检验 ,该预测模型的预测精度较高。图 1 ,表 2 ,参 3。 相似文献
170.
提出了一种新的神经元模型,其数据和权值用余数制表示,称之为余数制神经元。它的处理能力等效于一些多层感知机模型。同时提出用中国余数定理重构信号,等效于神经元之间的非线性连接,将此模型用于分类,其单层网络可用于解高阶和边界模糊问题。 相似文献